沙漠甲虫背部凝水分析

基于沙漠甲虫利用由亲水突起和疏水凹槽组成的背部凝聚空气中水分的现象，分析凝水过程物理机理，给出数学描述．将凝水过程分作三个阶段，吸聚：小雾滴在背部亲水突起上吸附，长大成小水珠；聚合长大：单突起上直径为1—2mm的小水珠因不能脱落而与邻近水珠聚合，之后长大为大水珠；脱落：大水珠从背部脱落，流入甲虫口中．导出了水珠脱落半径与甲虫背部表面及外界环境参数的数学关系，得出风速为5m／s时，直径至4．1--5．6mm的水珠以滑动方式脱落，这与文献中实际观察到的水珠脱落直径为4—5mm基本一致．     

广义{mk}-拟齐次Cantor集的Hausdorff维数介值性

为了进一步探索Hausdorff维数的取值介于两最值之间的齐次Moran集的结构,引进了广义{m_k}-拟齐次Cantor集。运用质量分布原理讨论该类集合的Hausdorff维数,证明了对任意介于齐次Moran集Hausdorff维数的最大值与最小值之间的值,都存在一类广义{m_k}-拟齐次Cantor集,使得其Hausdorff维数与该值相等。     

福州市“智慧应急”的SWOT分析及其发展策略

<正>福州市在2016年底第18届高交会上获得了“2016年领军中国智慧城市奖”,成为福建省智慧城市建设的“领头雁”。“智慧应急”已然成为智慧城市建设的重要组成部分。本文运用SWOT分析方法,对当前福州市“智慧城市”建设背景下“智慧应急”的内部优势和劣势以及外部机遇和威胁进行综合分析,从而提出福州市“智慧应急”的发展策略。     

陇中黄土丘陵区土地利用变化的生态环境响应——以定西市安定区为例

以陇中黄土丘陵区定西市安定区为例,开展了土地利用变化及其生态环境响应研究,为区域经济与生态环境协调发展提供理论支撑.基于1995、2005、2015年3期的Landsat遥感影像获得土地利用图,利用单一土地利用动态度、土地利用转移矩阵和生态环境质量指数等探讨了1995-2015年安定区土地利用变化及其生态环境响应.结果表明:1995-2015年,安定区除草地和未利用地外,其余地类面积皆有增长,其中草地面积减少最大,建设用地增速最快;研究期间安定区45.95%的区域生态环境质量指数保持不变, 26.06%的区域生态环境质量指数有所提高, 25.17%的区域生态环境质量指数轻微下降, 2.59%的区域生态环境质量指数呈现中度下降, 0.24%的区域显著下降;土地利用类型间的相互转化对区内生态环境质量影响显著.其中,耕地向林地、草地、水体的转化促进了生态环境质量的改善,林地、水体的转出以及耕地向建设用地的转化是生态环境恶化的主要原因.总体上,土地利用变化对生态环境起改善作用的贡献率(69.71%)要大于恶化作用的贡献率(30.29%),安定区生态环境质量有所改善.     

一种基于小波系数的差异量化水印新算法

根据胡青等提出的小波系数差异量化改进算法,提出一种新的改进措施.选择两个高频子带来划分数据块,并找出各数据块的最大幅值;根据密钥在两个高频子带各选一个数据块分为一组,并计算每组两数据块的最大幅值的幅值差;最后,根据幅值差,在差异最明显和最不明显的数据组量化嵌入水印信息.实验结果表明,该方案不仅具有更好的透明性,而且能有效抵抗各种攻击.     

曲线的曲率连续探讨

本文叙述了G0、G1、G2连续的定义,对曲线中的G0、G1、G2连续进行了比较和探讨,介绍了高质量的曲线的架构方法.     

基于Zigbee技术的智能家居系统设计

探讨了Zigbee网络的组成和拓扑结构,设计了一种基于Zigbee技术的智能家居系统.该系统由Zigbee网络设备和嵌入式网关组成.Zigbee网络设备负责采集和控制家居设备状态.嵌入式网关负责数据处理,并通过Internet或GPRS网络与远程用户通信.用户通过浏览器对家居设备进行监控.Zigbee网络采用网状拓扑结构,该系统具有良好的可扩展性、可靠性和健壮性.     

电站双曲线冷却塔首次引进印度本土设计方案探讨

印度JSG4×600MW机组冷却塔抗浮设计成功采用印度本土设计技术,循环水系统经过几个雨季的运行,状况良好,本文就这项技术的应用进行了经验总结,以期能在海外工程中更多的采用本土优秀的设计技术,同时也节省了大量的成本,其经济节能效果明显。     

因子分析在研究城镇居民消费支出结构中的应用

因子分析是一种多元统计分析方法,已被广泛应用到科学领域的许多方面。本文应用因子分析法对2012年3季度我国城镇居民消费支出结构进行了实证研究,并与往期数据进行比较,探讨我国城镇居民消费支出结构的变化。     

人工智能对碳排放的影响——基于中国工业行业机器人数据的实证检验

基于中国工业行业机器人数据测算出30个省份的人工智能发展水平，运用多种计量模型实证研究人工智能对碳排放的影响。研究发现：人工智能可以显著抑制区域碳排放，该结论在进行稳健性检验和考虑内生性问题时依然成立；人工智能技术对碳排放的影响存在明显的区域异质性，只有东部地区的人工智能发展能显著抑制碳排放；机制检验表明人工智能通过引领产业结构升级和技术创新两条途径间接影响区域碳排放。为实现“双碳”目标，中国应加速人工智能技术与实体经济的结合，积极推动中部、西部地区的人工智能发展。